一种适用于森林管理变量的并行模拟退火算法

针对森林经营管理的复杂性问题,通常以模拟实地的虚拟森林环境作为实验区,运用模拟退火算法工具运营管理森林。由于传统算法存在执行时间长、收敛速度慢等一系列缺点,本文展示了一种在线的并行模拟退火算法及其优化策略。在独立搜索与合作搜索策略下优化并行算法,独立搜索时,彼此线程间不进行通信,各个线程独立的运行各自的马尔科夫链,在各线程运行结束后,主线程再统一接收各自线程的局部优化解,经过比较进而得出全局最优解;合作搜索时,先通过若干步的退火步骤,线程根据情况产生2种退火链通信阶段:同步通信裢阶段和异步通信链阶段,实时更新结果。经过对比分析得出,串行模拟退火算法比并行算法的收敛速度快;并在Solomon提供的标准测试集上对并行算法的性能进行测试,分析进程数目对代价大体呈反比的趋势,在理论和实验上,表明并行策略可实现高效低成本的森林经营管理。     

基于模拟退火算法逆转搜索的森林空间经营规划

【目的】研究逆转搜索策略对模拟退火算法性能的提升作用,为复杂森林经营规划问题的优化求解提供技术支撑。【方法】以大兴安岭塔河林业局盘古林场森林空间收获安排问题为例,以模拟退火算法1-邻域和2-邻域技术为基础构建逆转搜索过程,并将其应用于具体的森林经营规划实践。规划模型以10年规划期内的木材均衡收获为目标函数,根据经营措施选用不同空间约束形式,对抚育措施采用面积限制模型,对皆伐措施采用单位限制模型,2种模型均满足3年的绿量约束期。【结果】对于最小化森林经营规划问题而言,逆转搜索中不同邻域间的交互次数对规划结果影响不显著,但其平均目标函数值均显著低于传统模拟退火算法1-邻域(P001)和2-邻域(P001),而算法优化时间分别比1-邻域和2-邻域增加约5和2倍,逆转搜索策略具有显著的优越性能和广泛的应用前景;最优森林经营方案表明,整个规划期(10年)内预计可收获木材约500×10~5m~3,其中抚育出材量312×10~5m~3,抚育林分面积占林场总面积的1094%,皆伐出材量188×105m3,皆伐林分面积占林场总面积的102%,该方案能够满足森林可持续经营的目标。【结论】逆转搜索是一种高效、稳定的优化求解技术,能够满足复杂森林经营规划问题的需要,可为森林经营方案的编制提供技术支撑。     

Tabu搜索法在森林采伐量优化问题中的应用

介绍一种新颖高效的启迪式搜索方式－－Tabu搜索法。以一个杉木人工林采伐量方案的优化为例。介绍了Tabu搜索法的基本原理和应用方法，并把Tabu搜索法与线性规划，模拟退火和遗传算法处理同一森林采伐量优化方案例子获得的结果进行了比较。结果表明，禁忌搜索法在解决一般森林采伐量优化问题时有快速高效的特点，尤其是在移动产生的相邻解数目有限且差异较大的情况下，可以很快获得模拟退火和遗传算法多次重复计算也较难达到的高目标方程值。禁忌周期对Tabu搜索法的影响比较小，寻找好的和移动方式和排序方式是影响Tabu搜索法效率的关键。     

计算机模拟退火优化算法监测模型及模拟试验

计算机模拟退火优化算法的主要作用是在一个大的搜索空间中寻找最优解或近似最优解。它通过模拟退火的方式,跳出局部最优解,从而有机会找到全局最优解。监测模型中的目标函数通常是非凸的,意味着存在多个局部最优解。计算机模拟退火算法可以帮助跳出局部最优解,并在整个搜索空间中找到全局最优解或近似最优解。基于计算机模拟退火优化算法的基本原理,详细介绍该算法的退火过程以及计算流程,并从参数优化、鲁棒性改进等方面,指明该模型的优化与应用方向,以提高监测模型的性能和效果。     

搜索引擎中遗传模拟退火算法的应用略论

搜索引擎在工作的过程中,不可避免出现一些新词、语义模糊解析的情况,如何有效地解决这一问题,成为优化搜索引擎的关键。将遗传算法与退火算法结合在一起,利用退火温度的控制,解决局部收敛最优解的问题,可以提高搜索引擎的搜索效率与搜索的准确率。对遗传模拟退火算法具体功能进行分析,探讨了其在搜索引擎中具体应用,详细地探讨了遗传模拟退火算法在搜索引擎中的应用流程。     

基于森林空间规划问题的模拟退火算法参数敏感性研究

[目的]以森林空间收获安排问题为基础,系统探讨模拟退火算法参数(初始解数量、初始温度、降温速率和每温度下重复次数)设置对森林空间规划问题目标解质量的影响。[方法]规划模型以10个5年规划分期内的最大化木材收获为基本目标,同时满足均衡收获和最大连续采伐面积约束。模拟数据由5个假设的栅格数据组成,共产生了3 300 81 600个0-1型决策变量。[结果]表明:各规划问题目标函数值的平均变异系数仅在0.18%14.95%间波动,说明模拟退火算法优化结果的高度稳定性;每温度下重复次数和初始温度分别与林分数量呈显著的多项式(R~2=0.85)和指数(R~2=0.66)关系,而降温速率则与林分数量倒数呈显著的多项式(R~2=0.98)关系,初始解数量虽不受林分数量影响,但至少应维持在500次以上。同时,研究还表明规划问题规模不仅显著影响各参数的取值,同时还显著影响算法获得满意解概率(PN)和求解效率(RE),其中满意解概率随林分数量的增加而呈显著线性增加趋势(R~2=0.98),但求解效率则呈显著线性下降趋势(R~2=0.55)。[结论]模拟退火算法优化结果具有高度稳定性,能够适应复杂森林规划问题的需求;模拟退火算法优化结果对参数设置和林分数量具有高度的敏感性,因此森林经营决策人员在采用模拟退火算法解决具体的森林规划问题时应慎重选择各参数的取值,以确保规划结果的稳定性和可靠性。     

基于模拟退火的多射频多信道网络的路由算法

提出一种基于模拟退火的优化算法来解决路由问题。模拟退火算法以加权累积期望传输时间为代价函数来寻找最佳路由方式。系统仿真基于802.11无线网络,分别比较使用基于模拟退火的路由算法和最短路由算法情况下的网络吞吐量和丢包率。仿真结果显示,基于模拟退火的路由算法比最短路由算法具有更好的性能。     

线性规划、模拟退火和遗传算法在杉木人工林可持续经营中的应用和比较

以杉木人工林为例 ,介绍了线性规划、模拟退火和遗传算法在编制森林经营方案过程中的应用和比较 ,同时介绍了一种通用的可以处理绝大多数的森林经营模型。采用Hui(1997)的生长和间伐模型来模拟林分的生长、间伐和发展过程。线性规划、模拟退火和遗传算法三者适用于不同的场合。当约束条件都比较宽松时 ,线性规划也有可能得出整数解 ,但不一定就能够避免林分分割经营 (整数解 )。要获得整数解 ,尤其是在林分数目很大的时候 ,可以采用模拟退火和遗传算法。如果允许林分分割 ,线性规划的结果一般可以获得最好的目标方程值。     

基于随机森林的大姚县TM遥感影像分类研究

随机森林(Random Forest)是一种组合多棵决策树分类器的新的分类算法。以楚雄州大姚县为例,采用Landsat-TM数据,通过最大似然、支持向量机、随机森林3种分类器进行分类对比研究。结果表明,支持向量机和随机森林的分类精度明显优于最大似然法,两者分类精度相差不大;在分类时间上,最大似然法明显比随机森林和支持向量机快,支持向量机最慢。综合分析,随机森林算法表现更优,它在保证分类精度的前提下,也能保证一定的时间效率,更适宜实际生产应用。     

基于 JIT 的汽车混流装配线排产研究

为满足消费者对于汽车的日趋多样化和个性化的需求,JIT生产方式成为我国大多数汽车制造企业主要的生产方式。因不同车型的零件需求量不同,如要实现准时化的拉动生产就必须解决汽车混流装配线排产问题,以保证零件供应的平准化。本文以AA汽车制造有限公司为研究对象,根据其日生产计划建立汽车混流装配线排序数学模型,分别运用目标追随法、基于lingo软件的整数规划法、及模拟退火法3种算法对数学模型进行求解,比较其运行时间与结果,发现模拟退火算法求解全局最优解的能力优于其它两种算法,更适用于解决汽车混流装配线排产问题。     

遥感数据分类基础上的成都市城市景观多样性研究

在卫星遥感影像分类的基础上,利用“3S”技术得到成都市城市景观现状;运用景观生态学的原理和方法．对各景观要素,特别是城市森林的面积、景观元素的特征值以及景观多样性进行分析,并对城市森林生态网络建囊提出了若干建议。     

北京密云水库集水区森林景观生态分类研究

以遥感影像和地形图件为基础,结合二类调查资料和GPS实地布点,借助于ARC View和Fragstats软件,从不同尺度将集水区森林景观进行了分类归并,包括2个森林景观类、3个森林景观系、6个森林景观组、5个森林景观型和9个森林景观亚型。其中,生态型森林景观系是研究区域内的森林景观主体,森林景观多为幼龄林和疏林,针阔混交林的比重相对较低。各种森林景观类型景观斑块面积较破碎、形状较规则,受人类活动干扰普遍较为严重,宜以培育水源涵养与水土保持功能为主要目标,加强森林抚育,发展多种模式的混交造林。     

森林多目标规划软件GISCAME及其生物量模块研究进展

在景观尺度,德国的GISCAME把权属、经营措施等森林经理学方法对森林功能与服务的影响加入到森林多目标规划中,对多权属区域森林多目标权衡分析具有重要意义。以生物量规划为例,该平台引入一种提高生物量和生态服务价值在时间和空间上动态权衡的土地利用策略模型,通过生长与收获模型结合的评估方法,解决了小班经营决策和区域规划目标不统一的问题,用情景分析来检验不同措施选择在应对气候变化和生物量增加要求上的差异。从森林经营管理的角度来看,该系统在生长与收获模型、森林调查数据、权属转换率、可及性、保护等级、皆伐或者间伐经营措施改变等方面还存在不确定性假设问题。为将GISCAME平台引进到我国森林经营管理中还需要加强嵌套精准模拟和景观资源可及性等问题研究,系统探索森林权属功能潜力及森林保护等级功能潜力数量差异,为森林景观精准规划与经营管理提供科学参考。     

基于森林资源二类调查数据的森林景观分类分析--以昆明市西山区碧鸡街道办例

指出了森林不仅具有极高的生态效益,更具有社会和经济效益,对森林景观详细准确地结构分析、分类研究具有重要意义。以昆明市西山区碧鸡街道为例,通过外业调查获取森林资源数据,进而确定景观分类方法,并对调查结果进行了分析,为后续相关研究和制定森林保护措施提供一些参考。     

福建东狮山风景区森林景观改造

调查分析认为,福建东狮山风景区森林覆盖率低,植被质量差,林相单一,生物多样性不足,群落结构简单,使得生态效益差,稳定性差,景观效果不佳.藉此,提出森林景观改造的目标与原则,分析皆伐重造、疏伐改造、补植套种、封育管护、特殊改造等5种森林景观改造模式要点及运用对象,并对树种的选择与配置给出建议.     

森林公园景观绿化演变视觉模拟方法

由于森林公园景观人为干预较少,其绿化演变过程的随机性较强,视觉模拟过程中缺少对森 林景观中细节细分的过程,导致森林层次区域的模拟失真。为解决这种问题,提高森林公园景观绿 化演变视觉模拟效果,提出一种基于智能算法的模拟方法,即运用中点位移法与连续随机增加法对 森林景观图像去褶皱,利用多细节层次法生成原始森林景观三角形网格,利用分形技术递归细分该 森林景观的三角形网格,视觉过渡不同细节层次区域,经视觉渲染后最终获得景观绿化演变视觉模 拟结果。测试实验表明,该方法模拟的森林公园景观绿化演变图像较为清晰、逼真。     

面向安全服务重组多目标优化的粒子群遗传算法

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但局部搜索能力差,易陷入早熟收敛,迭代效率低.粒子群算法采用速度——位置模型,可以较快收敛到指定精度.将粒子群算法与遗传算法融合,采用多目标遗传算法得出初步的优化结果,并将其作为粒子,利用粒子群算法强化局部搜索,加快收敛速度,仿真结果证明了该算法的优越性.在CSSM对底层安全服务的重组时利用粒子群和遗传算法的结合(GAPSO),能够提高效率.     

一种改进鲸鱼优化算法的特征选择方法

针对鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)用于特征选择时易陷入局部最优的问题,基于二次函数设计一种非线性过度参数取代原始的线性过度参数,再结合动态反向(Dynamic Opposite, DO)学习算法分别增强了WOA算法局部搜索能力和全局搜索能力,提出了动态反向鲸鱼优化算法(DOWOA)。用于5个标准测试函数的测试结果表明：DOWOA寻优效果优于原始WOA算法。5个UCI数据集测试结果表明：DOWOA算法能保持SVM分类精度几乎不变的情况下寻找到更少的特征子集。对电信客户流失数据进行了实验,结果表明：在平均分类精度几乎保持一致的情况下,DOWOA算法特征选择能力优于原始WOA算法。     

福建省森林景观资源质量评价

应用改进的投影寻踪技术建立森林景观资源评价模型,可把各森林景观资源多维分类指标综合成一维投影值。投影值越大,表示该森林景观资源景观价值越大,因此,可以根据投影值的大小,对森林景观资源样本集进行合理区划。改进的投影寻踪技术用于景观资源分级与区划,其优化时间短、投影函数能达到最优,投影寻踪效果理想,简单可行,可操作性强。通过由样本数据驱动的改进的投影寻踪技术,建立福建省阔叶林森林景观资源评价模型,并结合聚类分析进行等级划分,福建省阔叶林景观资源等级划分为三级较为适宜。     

醴陵市官庄湖湿地公园森林景观格局分析

以醴陵市2014年二类资源调查的数据为基础,以维持研究区的水文条件以及生物多样性为目标,构建森林景观分类体系,对醴陵市官庄湖湿地公园的森林景观格局进行了分析。结果表明:研究区森林景观质量较高,作为涵养水源的优势景观类型:竹林景观、杉木林景观与阔叶林景观中的中龄林、成熟林共占整个景观面积的57.1%,森林景观涵养水源能力潜力大,涵养水源能力较弱的灌木林景观面积占比41.98%;景观类型面积越大,景观的破碎化程度越小,景观斑块面积分布不均匀程度增加;森林景观斑块形状较规则,受到的人为干扰较小。森林景观多样性随着景观细分而增强,但在二级景观类型中,森林景观面积比一级景观中更加不均匀。松类景观、灌木林景观、阔叶林景观、杉木林景观斑块之间的连通性最强,斑块聚集程度越高。